|
|
|
|
| LEADER |
01949na a2200229 4500 |
| 003 |
HR-ZaFER |
| 008 |
160221s2017 ci ||||| m||| 00| 0 en d |
| 035 |
|
|
|a (HR-ZaFER)ferid5095
|
| 040 |
|
|
|a HR-ZaFER
|b hrv
|c HR-ZaFER
|e ppiak
|
| 100 |
1 |
|
|a Aleksa, Antun
|
| 245 |
1 |
0 |
|a Praćenje smjera pogleda :
|b diplomski rad /
|c Antun Aleksa ; [mentor Igor Sunday Pandžić].
|
| 246 |
1 |
|
|a Gaze Tracking
|i Naslov na engleskom:
|
| 260 |
|
|
|a Zagreb,
|b A. Aleksa,
|c 2017.
|
| 300 |
|
|
|a 29 str. ;
|c 30 cm +
|e CD-ROM
|
| 502 |
|
|
|b diplomski studij
|c Fakultet elektrotehnike i računarstva u Zagrebu
|g smjer: Računarska znanost, šifra smjera: 56, datum predaje: 2017-06-29, datum završetka: 2017-07-06
|
| 520 |
3 |
|
|a Sažetak na hrvatskom: Ovaj rad analizira moderne pristupe rješavanja problema praćenja pogleda i javno dostupnih baza podataka u svrhu testiranja metode koja je trenutno implementirana u sklopu razvojnog alata VisageSDK i stvaranja nove metode korištenjem pojačanih regresijskih stabala i linearne regresije temeljene na strojnom učenju. Rad opisuje proceduru skupljanja vlastite baze podataka sastavljene od 126 subjekata različite dobi i spola. Uz pomoć tog skupa podataka bilo je moguće testirati i usporediti rezultate dvije navedene metode.
|
| 520 |
3 |
|
|a Sažetak na engleskom: This thesis analyses state-of-the-art gaze estimation methods and publicly free datasets in the purpose of testing a method currently implemented in VisageSDK and creating a new appearance-based method based on boosted regression trees and linear regression. It covers the procedure of collecting a completely new dataset consisted of 126 subjects of different gender and age. By using this dataset it was possible to test and compare the results of the two methods.
|
| 653 |
|
1 |
|a računalni vid
|a estimacija pogleda
|a strojno učenje
|
| 653 |
|
1 |
|a computer vision
|a gaze estimation
|a machine learning
|
| 700 |
1 |
|
|a Pandžić, Igor Sunday
|4 ths
|
| 942 |
|
|
|c Y
|
| 999 |
|
|
|c 47971
|d 47971
|